最近來了乙個新的電機，廠商也沒給個具體的電感電阻引數，沒辦法只能來研究一下如果把其引數辨識出來了。想想引數辨識，也是很早之前就像要去做的乙個課題，最近生活波動較大，實在是不想再去做太過複雜的東西，正好沉浸下來，好好填填坑吧。
最小二乘法最早由高斯在形體運動軌道報告研究工作中提出，此後稱為引數辨識理論的基石，被廣泛應用於系統辨識和引數估計之中，不得不感嘆數學家們的偉大，工程技術的提公升離不開這些偉大數學家在工具上的優化。那麼大概的講講遞推最小二乘法是什麼？對於乙個可觀測的系統，其l組輸入輸出觀測資料可以被表示為。
假設系統的輸入量和輸出量可以被表示為：
其中y(k)為系統的輸出矩陣，phit(k)為可觀測到的中間量矩陣，theta(k)為待辨識引數的矩陣，e(k)為平均值為0的隨機變數矩陣。1
構建其目標函式為：
令其偏導數為0，則遞推最小二乘法的遞推式可以被表示為：
那麼這個式子也就是遞推最小二乘法的核心演算法，其中k(k)和p(k)為遞推公式的中間變數。那麼只要我們能夠得到 y(k) 和 phi(k) 就可以開始進行遞推最小二乘，辨識結果就是 theta(k)。
直接對其dq軸的電壓模型進行分析，可得一下關係式：式中wr是電機的電角速度。
那麼實際可以提取出來，我們做最小二乘法需要的輸入輸出矩陣，其中較為關鍵的就是 y(k) ，phi(k)。對其進行提取可得：
根據以上的整理，最終得到引數辨識的方程，結合咱們之前做的**框架，對其進行實現。
最小二乘法
include stdafx.h include include const int n 2 const int m 5 int sgn double x void lss double g n 1 int xm,int xn,double x m double p,double w m lss函式...
最小二乘法
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最小二乘法
最小二乘法 least squares analysis 是一種 數學 優化 技術，它通過 最小化 誤差 的平方和找到一組資料的最佳 函式 匹配。最小二乘法是用最簡的方法求得一些絕對不可知的真值，而令誤差平方之和為最小。最小二乘法通常用於 曲線擬合 least squares fitting 這裡有...